Panorama des methodes d-analyse des donnees - synthetiser- modeliser- decider

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
2640 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 8e
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  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Objectifs
Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre

Compétences visées
- Connaître le cadre d'applications des méthodes statistiques
- Établir une cartographie des principales méthodes statistiques
- Découvrir les différentes étapes de pré-traitement d'un jeu de données
- Découvrir les méthodes de statistique inférentielle pour la prise de décision
- S'initier aux techniques d'analyses factorielles pour résumer l'information d'un jeu de données
- Connaître les techniques permettant de créer des groupes homogènes
- Découvrir la modélisation statistique au travers des techniques de régression
- Découvrir des méthodes statistiques plus spécifiques
Programme
- Le cadre statistique
Introduction
Le raisonnement statistique et son évolution

- Panorama des méthodes dans leur cadre
Cartographie générale
Les multiples bourgeonnements « métiers »

- Gérer et préparer les données
Introduction
Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et recodages de variables, sélection de variables et d'individus
Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?

- Exploiter les données pour décider
Présentation
Estimation et test d'hypothèses
Modélisation d'un phénomène
Validation des résultats

- La description multidimensionnelle
Introduction et panorama
Les analyses factorielles

- La synthèse multidimensionnelle
Classifications et combinaison des méthodes multivariées
Data mining

- Les modèles classiques confrontés à la concurrence
Les méthodes de régression en lice

- Quelques spécialisations « métier »
Les plans d'expériences
Le contrôle de qualité
Les séries chronologiques

- Discussions et conclusions

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